MIT 6.006算法导论讲义的综述

本书全面阐述了算法的基本理论和应用，涵盖了排序、查找、图算法、动态规划等经典算法问题，并对算法的效率和正确性进行了深入分析。

深入浅出地讲解线性代数的经典之作，由MIT著名教授Gilbert Strang撰写。配合MIT公开课学习，效果更佳。对于机器学习和深度学习领域的学习者，打下坚实的线性代数基础至关重要。

《算法导论》第二版是一本全面介绍现代计算机算法研究的经典教材，由Thomas H. Cormen、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest和Clifford Stein合著。本书深入讲解了众多算法，并以易懂的方式展示它们的设计和分析，适合各种读者。作者力求保持解释的简明性，同时又不失深度和数学严谨性。该书覆盖了广泛的算法主题，从基础的数据结构到高级的排序、搜索和动态规划算法，以及计算理论的基础概念。每个算法都有详细的步骤描述和示例解释，以及实际编程语言的实现代码。书中还涉及算法的时间和空间复杂性分析，以及优化算法效率的方法，如贪心策略和分治法。练习部分包含了丰富的习题，有助于读者巩固所学知识。此外，书末还提供了参考文献和索引，方便进一步深入研究特定主题。

作为算法领域的奠基性著作，《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑，深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。

使用C++语言将《算法导论》中的算法实现，可以帮助读者更好地理解算法原理，并将其应用于实际问题中。

康奈尔大学 CS6820 算法分析课程讲义。涵盖算法设计、分析技术、时间和空间复杂度、NP 完全性和近似算法等主题。

学习重点：- 深入理解大数据算法- 掌握不同算法的原理和应用- 提高算法分析和设计能力

详细介绍了数据挖掘领域的十大经典算法，包括C4.5、k-Means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost等。这些算法被广泛应用于数据探索与知识发现，每个算法的概念、特点和应用均有详细阐述。

聚类分析是统计学中一种“物以类聚”的方法，属于多元统计分析的一部分。例如，在细分市场和消费行为划分中广泛应用。聚类分析通过样本或变量的相似性来自动分类，不需要先验知识。类内个体具有较高的相似性，而类间差异较大。